这是与StackExchange的交叉帖子。
我目前正在进行卡格尔泰坦尼克号生存率竞赛的一些初步探索性数据分析，并希望了解如何解读我下面制作的热图相关性图表。
我理解正相关（与皮尔逊相关系数相关）——即当X增加时，Y也增加，并且越接近+1表示强烈的正线性关系。
但是对于负相关值，我感到非常困惑，因为根据我的理解（如果有误请纠正我），这种关系是颠倒的——所以当X增加时，Y往往会减少，这意味着如果一个值接近-1，那么就是强烈的负线性关系。
我很难从下面的热图中解读这一点。我试图预测的包含二元结果的特征是Survived，其余列是用于预测的数值列。
在这里我们可以看到Age/Survived = -0.06和SibSp/Survived = -0.03
我该如何解读这些数据？我这样说是否正确：
- 随着年龄的减少，生存率增加（弱负相关）
- 随着SibSp的减少，生存率增加（弱负相关）
作为一个旁注，如果值是-0.90，接近-1，我应该如何正确地表述解释，例如：年龄减少则生存率增加吗？
回答：
你的基本理解是正确的，但你对接近零的相关性赋予了过多的重要性。
首先你需要记住，这种皮尔逊相关系数是线性相关。这意味着X和Y如果像一条具有正斜率的直线那样变化，相关性为Corr=1，如果是负斜率，则为Corr=-1。
如果存在其他形式的强相关，比如y = X^2，皮尔逊相关系数将会非常差且误导性强。
就你的结果而言，survived和SibSp之间的相关性-0.035是非常低的，我会说这些特征在线性意义上几乎没有关系。
如果是-0.9，我会说这表明在生存者数量增加的同时，SibSp在强线性关系中减少是显著的。
